多小波自适应分块阈值降噪及其在轧机齿轮故障诊断中的应用

摘要：

为有效提取关键设备淹没在强背景噪声中的微弱故障特征,提出了一种多小波自适应分块阈值降噪方法,并将其成功应用于轧机齿轮箱故障诊断中.小波降噪的效果主要取决于小波函数和阈值的合理选择.多小波具有多个尺度函数和小波函数,可以同时满足紧支性、对称性、正交性以及高阶消失矩等优良性质,使其在早期故障和微弱故障诊断中颇具优势.针对多小波变换系数之间的相关性,在估计真实特征值时以Stein无偏风险估计最小作为约束条件,自适应地选取最优的邻域分块长度和阈值,能够在准确提取故障特征的同时有效消除噪声干扰.仿真信号验证了方法的有效性,轧机齿轮箱的诊断结果表明,该方法可以有效提取出齿轮箱高速小齿轮存在由于高温熔焊导致的两处局部胶合破坏故障.

关键词：故障诊断、齿轮、多小波、无偏风险估计、信号降噪

所属期刊栏目：26

分类号：TH165+.3;TN911.6

资助基金：国家自然科学基金资助项目51275384,51035007;国家重点基础研究发展计划973项目2009CB724405;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20110201130001

在线出版日期：2013-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：127-134